汽车广告的同质性与个性化

通过分析众多汽车广告语料,发现现今的汽车广告多存在较为严重的同质性。其主要表现在语言风格的同质、广告诉求的同质以及对消费者身份构建的同质。为吸引消费者,促进其消费行为的形成,汽车广告应有自己的个性。准确定位产品,诉求具有针对性,符合目标消费者的语言风格,恰当的身份构建是汽车广告个性化的有效途径。     

粒子群算法在地震灾害应急避难所选址中的应用:以云南省鲁甸县文屏镇为例

以云南省鲁甸县文屏镇为例,在政府指定的地震灾害应急避难所候选场址的基础上,结合基础地理数据和人口分布数据,建立以最短化避难总距离和最小化避难所总容量为目标、不超出最大服务距离和不超过避难所最大容量为约束的多目标模型,采用改进的粒子群算法对其进行解算,并结合地震灾害避难所要求建立综合评价指标,对避难所分配结果进行分析评估.结果表明:共得到12种优化的方案;从安全性角度方案6为最优方案,从收容性角度方案12为最优方案,从成本投入方面方案1为最优方案;综合3个指标考虑方案12为最优方案.各种不同评估方案能为该区域避难所的责任区划分提供一定的理论基础.      

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题北大核心CSCDCSSCI

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。     

多目标规划问题的约束度分析

对于多目标规划问题,提出了约束度的概念,基于此概念利用各个约束度序列可以刻划该规划系统的相容性。决策者可根据约束优化原则把原问题转化为弱约束的规划问题来求其非劣解。最后,用一个算例说明了这种方法的应用。     

论利益相关者理论下财务目标的选择

根据企业是利益相关者之间的一系列契约的联接理论,企业财务管理目标受到股东、债权人、管理者、员工、供应商、经销商（顾客）、社区和社会等利益主体的影响。并且他们之间存在着广泛的博弈。     

导航定位系统的设计及应用

设计了一种激光导航定位系统,详细介绍了系统工作原理并作了推算论证.结果表明本系统可以对10公里以内的舰船进行目标定位,激光测距精度为±5米.还可以安装在航行的舰船上,进行目标跟踪,跟踪效果良好,实验结果满意.     

建设社会主义新农村需注意五个问题

十六大提出到2020年实现全面建成小康社会的目标,届时要求全国人均收入达到3000美元,就全国而言,按照目前的收入增长态势,达到这个目标并不困难。但是如果农村收入按20世纪90年代末以来每年只有4％左右的速度增长,到了2020年全国人均收入达到3000美元的时候,农村收入将会不足1000美元,城乡差距将会非常巨大,农村就不是全面小康,到了2020年,也就不会有全面建设小康社会目标的完成。而且,如果农村和生活有关的公共基础设施不改善,到2020年还像有些人形容的那样“城市像欧洲,农村像非洲”,在巨大的收入和生活环境的差距下,我国也难有和谐的社会。所以,落实社会主义新农村建设应该注意以下五个问题:     

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

可拓方法在电力目标市场确定中的应用

电力目标市场的确定是制定电力营销策略的基础。首先运用可拓学中的物元理论建立了按分类电价分类的用电市场细分及其细分市场的物元模型，在模型中考虑了影响目标市场选择的相关因素如市场份额、市场增长率、电费回收率、电力消费弹性等，使这些因素不相容性能很好地在一个物元模型得到解决。然后介绍了可拓评价方法的基本原理和一般步骤。最后应用优度评价方法于某电力公司电力目标市场的确定，在应用中采用了层次分析法确定影响目标市场选择的相关因素的权重。采用该方法得到的电力目标市场符合某电力公司的发展目标，从而为某电力公司制订切实有效的营销策略提供了可靠的依据。